Гацош Дарина Віталіївна
Науково-дослідна дипломна робота на тему:
Визначення дефектів друкованих плат методами глибинного навчання з використанням нейронних мереж
В цій магістерській кваліфікаційній роботі досліджено визначення дефектів друкованої плати методом порівняння та ефективність використання глибинного навчання і залишкових нейронних мереж для класифікації виділених дефектів.
Під час роботи натреновано нейронну мережу на основі попередньо тренованої моделі з архітектурою ResNet-34. А також спроектовано та розроблено веб-застосунок для визначення та класифікації дефектів друкованих плат.
Веб-застосунок розроблено з допомогою інструменту AzleJS у середовиші PyCharm, а серверна частина представлена REST API, розробленим мовою Python. Для проектування програмного продукту використана архітектура клієнт-сервер.
Метою даної роботи було дослідження ефективності глибинного навчання та використання залишкових нейронних мереж для класифікації дефектів друкованих плат визначених методом порівнянн з еталоном. А також доцільність використання трансферного навчання та тренування моделі з налаштувань гіперпараметрів.
Під час роботи розглянуто та проаналізовано існуючі набори даних, а також створено та промарковано набір дефектів друкованих плат, на основі опублікованих раніше наборів. Створений набір містить зображення шести типів дефектів друкованих плат, а розмір його є достатнім для тренування мережі з допомогою методів трансферного навчання.